1. 查询 已知data: 查询概率等于0.4的所有行 问题所在:query后面只支持string形式的值,而"probability"==0.4返回的是一个bool类型,结果不是true就是false,所以需要进行如下操作,才可返回正确结果,正确操作如下 记录满足查找条件的行索引

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

pandas 两种数据结构 Series和DataFrame 一  Series 一种类似与一维数组的对象 values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1.1  series的创建 Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) data:列表/numpy一维数据/dic. index:显示索引,格式为:[] dtype:数据的类型 name:Ser

处理丢失数据 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np 有两种丢失数据: 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

jupter nootbok 快捷键 插入cell:a b 删除cell:x cell模式的切换:m:Markdown模式 y:code模式 运行cell:shift+enter tab:补全 shift+tab:打开帮助文档 NumPy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 一.创建ndarray 1. 使用np.array()创建 一维数据创建 import numpy

处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) import numpy as np import pandas from pandas import DataFrame 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. # 查看None的数据类型 type(None) NoneType 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. # 查看np.nan的数据

数据分析03 /基于pandas的数据清洗.级联.合并 目录 数据分析03 /基于pandas的数据清洗.级联.合并 1. 处理丢失的数据 2. pandas处理空值操作 3. 数据清洗案例 4. 处理重复的数据 5. 处理异常的数据 6. 级联 7. 合并操作 1. 处理丢失的数据 两种丢失的数据: 种类 None:None是对象类型,type(None):NoneType np.nan(NaN):是浮点型,type(np.nan):float 两种丢失数据的区别: object类型比floa

pandas模块常用函数解析之DataFrame 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 二.DataFrame DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame由按

一.处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. #查看None的数据类型 None + 1 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. #查看np.nan的数据类型 np.nan + 1 nan 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan 创建Da

Pandas pandas需要导入 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np 1 Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 Series的创建:默认索引为0到N-1的整数型索引 由列表创建 由numpy数组创建 #使用列表创建Series Series(data=[1,2,3])

DataFrame 一.DataFrame DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame又按一定顺序排列的多列数据组成,设计初衷是将Series的使用场景从一维扩展到多维.DateFrame既有行索引,也有列索引. 行索引:index  列索引:columns  值:values   二.DataFrame的创建     1.最常见的方法传递一个字典来创建          DataFrame以字典的键作为每一列的名称,一字典的值作为每一列,DataFrame会自动加上每一行

完整实例 import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QMenu, QVBoxLayout, QSizePolicy, QMessageBox, QWidget, \ QPushButton from PyQt5.QtGui import QIcon from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

数据分析三剑客之: Numpy 一丶Numpy的使用 ​ numpy 是Python语言的一个扩展程序库,支持大维度的数组和矩阵运算.也支持针对数组运算提供大量的数学函数库 创建ndarray # 1.使用np.array() 创建一维或多维数据 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) # 一维 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 二维 ### 注意元素类型: # 1. numpy默认ndarray的所有元素

关键字: 用jieba切词 用expand 一列变多列 用stack 列转行 用group by + aggr 相同term的pv求和 上效果: query pv 今日新鲜事 今日头条 北京天气 上海天气 term pv 上海 今日 北京 天气 头条 新鲜事 上代码: import pandas as pd import numpy as np import jieba df = pd.DataFrame({'query':['今日新鲜事','今日头条','北京天气','上海天气'], 'pv'

1.空值 1.1 有两种丢失数据: None: Python自带的数据类型 不能参与到任何计算中 np.nan: float类型 能参与计算,但结果总是nan # None+2 # 报错 # np.nan + 2 # 值仍然是nan 1.2 np.nan(NaN) 数组直接运算会得到nan,但可以使用np.nansum()函数来计算nan,此时视nan为0. ndarr = np.array([1,2,3,np.nan]) np.sum(ndarr) np.nansum(ndarr) Serie

# coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',header=None,index_col=None) # 数据信息 # print(data.info()) # 查看空值 isnull = data[1].isnull() # pri

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 利用pandas进行数据分析的过程,不仅仅是计算出结果那么简单,很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名随心所欲的中间变量,一方面使得代码读起来费劲,另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用,越多的计算资源消耗. 因此很多时候为了提升整个数据分析工作流的执行效率以及代码的简洁性,需要配合一些pandas中的高级特性.本文就将带大家学习如何

统计所有列的空值:data.isnull().sum() 转化成list: df.isnull().sum().index.tolist() df.isnull().sum().values.tolist() 还可以直接变为字典. dict(data.isnull().sum())

效果如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style type="text/css"> fieldset{width: 500px;} .error{color:red;} #info{color:#008000;font-weight